Diagnostic Accuracy of a Deep Learning Framework for Automated Evaluation of Root Canal Obturation Quality From Periapical Radiographs
Diagnostic Accuracy of a Deep Learning Framework for Automated Classification, Quantitative Assessment and Comprehensive Evaluation of Root Canal Obturation Quality From Periapical Radiographs
This study aims to develop and evaluate an artificial intelligence (AI)-based system that can automatically assess the quality of root canal fillings using dental X-ray images. The AI system will analyze important features of the filling, including its length, uniformity, and shape, and classify the treatment quality as acceptable or needing improvement.
The study will use previously collected, anonymized dental X-ray images of teeth that have received root canal treatment. Experienced dental specialists will evaluate these images to provide a reference standard, which will be compared with the AI system's results.
The goal of this research is to determine whether AI can provide a reliable and consistent method for evaluating root canal treatment outcomes. In the future, such technology may help dentists make more accurate decisions, improve treatment evaluation, and contribute to better patient care.
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- Zuteilung: N / A
- Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
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Sonstiges: Specialist annotation
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This study aims to develop and evaluate an artificial intelligence (AI)-based system that can automatically assess the quality of root canal fillings using dental X-ray images.
The AI system will analyze important features of the filling, including its length, uniformity, and shape, and classify the treatment quality as acceptable or needing improvement.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Evaluation of root canal obturation quality from periapical radiographs
Zeitfenster: 1 month
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Evaluation of root canal obturation quality from periapical radiographs
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1 month
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Geschätzt)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
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Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- New Endo 7.1.1
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Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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